论文目录 | |
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 引言 | 第11-12页 |
1.2 压电材料与压电陶瓷执行器特性简介 | 第12-14页 |
1.2.1 压电材料 | 第12页 |
1.2.2 压电陶瓷执行器特性简介 | 第12-14页 |
1.2.3 压电陶瓷执行器研究难点简介 | 第14页 |
1.3 国内外研究现状 | 第14-20页 |
1.3.1 压电陶瓷执行器的迟滞模型 | 第14-17页 |
1.3.2 压电陶瓷执行器的控制方法 | 第17-20页 |
1.4 论文的研究意义与内容 | 第20-21页 |
1.4.1 选题来源与研究意义 | 第20页 |
1.4.2 内容安排 | 第20-21页 |
第2章 基于Hammerstein模型的压电陶瓷执行器建模 | 第21-35页 |
2.1 Hammerstein模型介绍 | 第21-24页 |
2.1.1 迟滞非线性环节 | 第21-23页 |
2.1.2 线性动态部分 | 第23-24页 |
2.2 Hammerstein模型迟滞非线性部分辨识 | 第24-29页 |
2.2.1 基于和声搜索的辨识方法 | 第24-26页 |
2.2.2 基于和声搜索算法的辨识仿真结果及分析 | 第26页 |
2.2.3 基于蝙蝠和声混合优化的辨识方法 | 第26-27页 |
2.2.4 基于蝙蝠和声混合优化算法的辨识仿真结果及分析 | 第27-29页 |
2.3 Hammerstein模型动态线性部分辨识 | 第29-31页 |
2.3.1 MATLAB辨识工具箱对传递函数的辨识 | 第29-30页 |
2.3.2 频率响应分析方法 | 第30-31页 |
2.4 Hammerstein模型验证 | 第31-34页 |
2.5 本章小结 | 第34-35页 |
第3章 压电执行器前馈控制及复合控制方案设计 | 第35-49页 |
3.1 前馈控制设计 | 第35-37页 |
3.1.1 前馈控制原理简介 | 第35页 |
3.1.2 Hammerstein逆模型的建立 | 第35-37页 |
3.2 基于Hammerstein逆模型的前馈控制实验及分析 | 第37-39页 |
3.3 基于逆模型与BP神经网络整定PID控制参数的复合控制 | 第39-45页 |
3.3.1 BP神经网络简介 | 第40页 |
3.3.2 基于逆模型与BP神经网络整定PID参数的复合控制方法介绍 | 第40-45页 |
3.4 基于逆模型与BP神经网络整定PID参数的复合控制实验结果及分析 | 第45-48页 |
3.5 本章小结 | 第48-49页 |
第4章 神经网络自校正控制方案的设计 | 第49-61页 |
4.1 控制器设计思想 | 第49-51页 |
4.2 控制算法的推理 | 第51-56页 |
4.3 控制实验结果及分析 | 第56-59页 |
4.4 本章小结 | 第59-61页 |
第5章 全文总结与展望 | 第61-63页 |
5.1 全文总结 | 第61-62页 |
5.2 未来研究方向 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-69页 |
作者简介及硕士期间的科研成果 | 第69-71页 |
致谢 | 第71页 |